【摘 要】
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梅干菜是一种常见的传统发酵蔬菜制品,选用常见芥菜使菜叶晾干、堆黄,然后经过加盐腌制和干燥等步骤加工而成,不仅富含维生素、氨基酸和膳食纤维等营养元素,而且因其独特的风味长期作为食品辅料存在。梅干菜属于干态腌菜,其制作过程复杂且需要在室外长时间曝晒和堆黄,并且在后期的运输、贮存、加工和成包等过程中,会混入各种外界杂质,严重影响了梅干菜成品的食品品质,因此有必要采用一种具有快速检测特点的检测技术来检测梅
【基金项目】
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国家重点研发计划《中式自动化中央厨房成套装备研发与示范项目 》(2018YFD0400800);
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梅干菜是一种常见的传统发酵蔬菜制品,选用常见芥菜使菜叶晾干、堆黄,然后经过加盐腌制和干燥等步骤加工而成,不仅富含维生素、氨基酸和膳食纤维等营养元素,而且因其独特的风味长期作为食品辅料存在。梅干菜属于干态腌菜,其制作过程复杂且需要在室外长时间曝晒和堆黄,并且在后期的运输、贮存、加工和成包等过程中,会混入各种外界杂质,严重影响了梅干菜成品的食品品质,因此有必要采用一种具有快速检测特点的检测技术来检测梅干菜中的杂质。综合分析传统的检测技术、先进的光谱检测技术在食品检测方面的特点和应用,发现多光谱成像技术能够满足在线检测的需求,因此多光谱成像技术成为了一种很有潜力的选择。本文旨在研究与开发一套可以实时在线检测梅干菜中杂质并进行分选的设备和系统,能够在食品生产现场稳定使用。本文的研究内容和开发工作如下:1.研究了基于多光谱图像技术对移动传送带上的梅干菜中杂质的检测方法,利用光谱范围为676~952nm的多光谱相机,分别获得了静止状态下的梅干菜和杂质以及运动状态下的梅干菜与杂质混合的多光谱图像。从静止状态的梅干菜和杂质的多光谱图像中提取梅干菜和杂质的纯像素光谱数据,应用支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)分别建立了全波段的梅干菜和杂质分类模型。SVM模型的分类精度和平均预测时间分别为98.23%和6.8s;BPNN模型的分类精度和平均预测时间分别为98.07%和0.04s。综合考虑分类精度和预测时间,选择BPNN模型为最优模型。利用最优模型检测在移动过程中的梅干菜与杂质混合的多光谱图像,杂质的识别准确率为97.9%。结果表明,多光谱成像技术可用于梅干菜中杂质的在线检测。2.完成了梅干菜杂质检测与分选系统的硬件设计,基于系统硬件结构图完成了多光谱设备、传动设备、分选设备和工控机的选型,根据可编程逻辑控制器(PLC)的控制需求完成了相关设备的选型并搭建PLC控制系统,对硬件系统进行了电气测试和功能测试,能够实现传送带和集成电磁阀等设备的控制。3.完成了梅干菜杂质检测与分选系统的软件设计,可以实现梅干菜中杂质的实时检测和杂质剔除功能。软件系统设计是基于功能需求和梅干菜杂质检测算法,通过LabVIEW开发软件进行图形化编程完成功能模块和可视化的操作界面并与下位机PLC通讯共同实现了运动平台控制、多光谱图像采集、显示和处理以及通过控制分选设备剔除杂质等功能。整套系统操作简单,工作稳定,满足工业生产的实际需求。
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